年龄大，学历低的小黑又来了，今天和大家聊聊让人又爱又恨的机器学习。
在我看来机器学习是大势所趋，人心所向。从技术的角度来说，随着大数据
，容器等技术的广泛应用，也使得机器学习有了更多的应用场景。从企业的角度
来说，机器学习可以有效提升生产力，提高企业收益。从个人发展的角度，机器学习
的广泛应用也为个人发展提供了更广阔的发展空间。现在的机器学习和 2008 年的 IOS
很像，当时国内懂 IOS 开发的人很少，懂 IOS 测试的人就更少了。当年如果你懂 IOS 测试，
那薪资待遇比普通测试不知高了多少，懂得自然懂哈！
有人可能会说，道理都懂，但是看机器学习就像看天书一样，完全都蒙了，不知道该怎么学。
何况我们公司的业务也和机器学习不挨边啊，怎么搞！其实我和你们的情况都差不多，仅有
的一点数学基础也都还给体育老师了。不过我想，办法总比困难多！
我把机器学习分成几个阶段进行，这样既能缓解学习压力，又能有更多的时间多陪陪家人。
1、培养兴趣
我平时都会刷刷抖音，看看自己喜欢的视频。抖音总能给我推送一些近期我感兴趣的视频，
我就很好奇抖音是怎么做到的。他们是通过什么样的机制能够找到我感兴趣的视频？抖音
推荐视频的机制有这两种，一，抖音会给每个视频贴上类目，如果你近期经常看某一类
目的视频，那么抖音就会给你推送该类目下的其他视频。二、抖音会从你的关系链中
找到你可能感兴趣的视频。关系链比较复杂，就不展开说了。这样和别人聊天的时候，
也可以吹嘘一下，貌似很懂的样子。
2、因地制宜
不同层次的人，需求是不一样的，对机器学习掌握程度的要求也是不一样的，一定要因人而异。
如果你是做机器学习算法测试的，那就要求你对机器学习的算法有很深入的了解。如果
你所测试的业务和机器学习不搭边，那了解一下算法的原理也就可以了。
3、实施落地
既然搞了机器学习，就一定要有所产出，这样才有意义。实施落地可以有很多种方式，
比如做机器学习相关培训，比如将机器学习融入到测试业务中等。
想搞机器学习的话一定要先易后难，徐徐图之。不要一上来就肯硬骨头，这样很容易自我否定。
大家可能都听过人口红利，但可能没有听过【技术红利】，简单来说，就是你懂别人不懂的技术，那你的
赚的就会比别人多很多。用张艺谋导演的话就是一招鲜，吃遍天，懂得自然懂。
技术红利这个词是我自己发挥的，如有雷同，纯属巧合
